鄱陽湖水域面積變化特征及對氣象因素的響應(yīng)

謝詩怡，況潤元，宋子豪，2

（1.江西理工大學土木與測繪工程學院，江西 贛州 341000；2.中煤浙江測繪地理信息有限公司，杭州 310000）

0 引 言

湖泊是重要的天然水利資源，具有至關(guān)重要的生態(tài)和社會功能，包括調(diào)節(jié)徑流、蓄洪、農(nóng)業(yè)灌溉和生物多樣性保護等。水文節(jié)律是指湖泊水情周期性、有節(jié)律的變化［1］，其變化直接影響著流域內(nèi)旱澇災(zāi)害的加劇和減緩，長期動態(tài)監(jiān)測是水體研究的主要方向［2，3］。有研究表明，區(qū)域內(nèi)氣象變化對環(huán)境及水文有一定的影響作用。傳統(tǒng)非遙感方法主要是利用水文、氣象站點數(shù)據(jù)進行分析，如肖農(nóng)等［4］結(jié)合1960-2020年長系列水文資料研究氣候變化對鄱陽湖贛江流域不同子區(qū)域水文情勢的影響；謝坤等［5］基于1961-2017年的氣象數(shù)據(jù)，利用標準化降水蒸散指數(shù)定量分析了鄱陽湖流域干旱的時空變化及影響因素。但鄱陽湖區(qū)范圍較大，站點數(shù)據(jù)難以反映湖泊整體情況，遙感技術(shù)以其監(jiān)測范圍廣、獲取信息量多等特點廣泛應(yīng)用于大面積湖泊研究，在長時間序列研究中，高時間分辨率的MODIS 影像更具優(yōu)勢，如劉海等［6］使用MODIS NDVI 數(shù)據(jù)集研究2000-2017年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)建成前后歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）變化與氣溫、降雨及人類活動之間的關(guān)系；張敏［7］利用2000-2016年鄱陽湖流域的MODIS NDVI 數(shù)據(jù)集和氣象數(shù)據(jù)分析流域內(nèi)植被變化時空特征及對氣象要素的響應(yīng)特征。

這些研究揭示了氣象因素對鄱陽湖水文情況影響情況，但由于水文和氣象序列變化較為復(fù)雜，以上研究未能很好地反映出鄱陽湖水域面積對氣象因素突變及周期變化的響應(yīng)情況。本文利用2001-2020年Terra-MODIS 長時間序列反射率產(chǎn)品，基于歸一化植被指數(shù)對鄱陽湖水體進行提取，結(jié)合M-K 檢驗、小波分析、相關(guān)性分析等方法，探討其面積變化特征及對氣象因素的響應(yīng)，定量分析氣象與水文變化之間的相關(guān)性，不僅關(guān)乎流域的可持續(xù)發(fā)展，而且為科學有效的防治旱澇災(zāi)害和保護鄱陽湖提供參考依據(jù)，對鄱陽湖生態(tài)系統(tǒng)的保護有著重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽湖地處東經(jīng)115°50＇～116°44＇，北緯28°25＇～29°45＇（圖1），位于江西省北部，長江中下游的南岸，承納贛江、饒河、修水、信江和撫河等流域來水，經(jīng)調(diào)蓄后由湖口注入長江，是一個過水性、吞吐型、季節(jié)性的湖泊。作為中國第一大淡水湖，鄱陽湖水系流域面積16.22 萬km2，約占長江流域面積的9%，是長江流域最大的天然洪水調(diào)蓄區(qū)，長江中下游重要的水生生態(tài)區(qū)，也是諸多候鳥的越冬棲息地。鄱陽湖在經(jīng)濟、旅游及生物多樣性保護方面有著極其重要的功能，維系著長江中下游的飲水和生態(tài)安全，是湖區(qū)人民賴以生存發(fā)展的重要區(qū)域。本文將研究期內(nèi)最大水域面積作為研究的范圍基準。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)與處理

本文采用MODIS 的三級反射率8 d 合成產(chǎn)品MOD09Q1 來進行鄱陽湖水域范圍的提取和面積計算（數(shù)據(jù)下載地址：https：//earthdata.nasa.gov）。該產(chǎn)品已經(jīng)經(jīng)過大氣校正，時間分辨率為8 d，空間分辨率為250 m，采用最大值合成8 d 內(nèi)基于高觀測覆蓋、低視角、無云及云的陰影和氣溶膠的影像數(shù)據(jù)。使用ENVI_Raster_Processing_Batch_Tools 處理工具對MODIS 影像批量進行投影轉(zhuǎn)換，并裁剪研究區(qū)范圍。鄱陽湖每年有較長的時間被云覆蓋，需要對影像進行篩選，排除被云干擾的數(shù)據(jù)，最終從2001-2020年共920 期影像中篩選出820 期數(shù)據(jù)用來反映鄱陽湖的水體面積和淹沒頻率變化。此外，從國家氣象科學數(shù)據(jù)中心和水利部收集了來自鄱陽湖區(qū)附近不同方位的4個站點——九江站、南昌站、廬山站、鄱陽站2001-2019年降雨量、氣溫、相對濕度和水汽壓等的氣象數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 水體提取方法

采用歸一化植被指數(shù)NDVI閾值法來進行MODIS 影像水體的提取，計算公式為：

式中：BandNIR表示近紅外波段；BandRed表示紅光波段。

一般來講，水體的NDVI值通常小于0，而鄱陽湖水體部分區(qū)域受到水生植物的影響，NDVI閾值往往會略高于0，且不同季節(jié)取值不同，因此閾值的選取需要反復(fù)進行試驗。本文通過對比MODIS 水體范圍像元與ISODATA 非監(jiān)督分類得到的水體范圍，參考其他學者研究經(jīng)驗［8］，反復(fù)試驗選定閾值，使得每期影像的水體提取結(jié)果盡可能準確。經(jīng)試驗，最終選定1-4月和11-12月的NDVI閾值為0.05，5-6月及10月的NDVI閾值為0.1，7-9月的NDVI閾值為0.15。將水域面積提取結(jié)果與部分學者研究成果對比［9，10］，面積變化趨勢及高低起伏情況大致相似。

1.3.2 Mann-Kendall突變檢驗

Mann-Kendall 檢驗是氣候和水文學研究中常用的非參數(shù)統(tǒng)計方法，可以定量的說明序列趨勢的變化，且無需對數(shù)據(jù)系列進行特定的分布檢驗。本文用其分析各因子突變時間和總體變化趨勢。其原理如下［11］：

對于時間序列數(shù)據(jù)Xn，構(gòu)造xj＜xi（i≥j≥1）的累積樣本數(shù)序列dk：假定時間序列是隨機獨立的，從而定義統(tǒng)計量：

其中，累計數(shù)dk的均值和方差分別為：

UFk是按時間序列順序x1，x2，…，xn計算出來的統(tǒng)計量序列。再將時間序列Xn逆序重排，重復(fù)上述步驟，并將計算結(jié)果乘以-1，得到序列UBk。給定顯著性水平α（本研究取α=0.05，Uα=±1.96），若|UFi|＞Uα，則序列存在顯著趨勢變化。若UFk=UBk，且|UFk|＜|Uα|，則k點即為突變點。

1.3.3 小波分析

小波分析法可以有效地反映序列多尺度時間特征［12］，在水文方面應(yīng)用有利于理解復(fù)雜的水文過程。采用Morlet小波分析檢驗鄱陽湖水域面積及氣象因素變化周期，公式如下［13，14］：

式中：a是時間尺度因子；b是時間位置因子；Wf(a，b)為小波系數(shù)；Var(a)為小波方差；Ψˉ[(t-b)/a]為基小波函數(shù)。

1.3.4 相關(guān)性分析

相關(guān)系數(shù)可以定量地衡量兩組變量間的相關(guān)關(guān)系，本文采用Pearson 相關(guān)系數(shù)和Spearman 相關(guān)系數(shù)分析鄱陽湖水域面積與氣象因素間可能存在的相互關(guān)系。

Pearson相關(guān)系數(shù)常用于評估兩個連續(xù)變量間的相關(guān)性，計算公式如下［15］：

式中：r為相關(guān)系數(shù)值；xi和yi分別為變量x和變量y所對應(yīng)的不同數(shù)值；和分別為變量x和變量y的平均數(shù)；n為變量個數(shù)。

Spearman 相關(guān)系數(shù)又稱為等級相關(guān)系數(shù)，計算公式如下［16］：

式中：rs相關(guān)系數(shù)；di為兩變量每一對樣本的等級之差；n為變量個數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 鄱陽湖水域面積變化特征

通過NDVI指數(shù)法，從2001-2020年篩選出的820期MODIS數(shù)據(jù)中提取出水域面積數(shù)據(jù)。圖2為鄱陽湖20年水域面積的時間變化，橫坐標為MODIS影像年內(nèi)時間序列，縱坐標為年份，圖中圓圈大小表示水域面積大小，空缺部分為異常影像統(tǒng)計結(jié)果不準確導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失，該圖可大體反映鄱陽湖20年水域面積在時間序列變化。

圖2 2001-2020年鄱陽湖水域面積Fig.2 Water area of Poyang Lake from 2001 to 2020

從多年水域面積變化情況可以看出，水域面積較大的時間集中在每年中期，年初和年末面積相對較小，表明鄱陽湖存在明顯的季節(jié)特征。湖面從4-5月份開始擴張，6-9月份水域面積明顯增大，湖水在這段時間內(nèi)維持高水位；9月之后水域面積逐漸降低，進入枯水期，直至次年3月，面積維持在較低水平。受到各種因素的影響，每一年的豐水期和枯水期的時間也不相同，豐水年份進入豐水期的時間較早，進入枯水期的時間較晚，高水位持續(xù)時間較長，例如2010年湖面面積從3月開始擴張，至10月逐漸退水，豐水期時間跨度長且面積處于較高水平；干旱年份進入豐水期時間較晚，進入枯水期時間較早，高水位持續(xù)時間較短，例如2001、2011、2018年，豐水期特征較弱，年內(nèi)大部分時間水域面積處于偏低水平。進一步對比不同年份的豐水期和枯水期時間變化發(fā)現(xiàn)，鄱陽湖從2003年開始枯水季的持續(xù)時間逐漸呈現(xiàn)擴張趨勢。

鄱陽湖水域面積最小值在2001-2008年間顯著下降，20年內(nèi)最小水域面積出現(xiàn)在2006年10月，為688.25 km2，最大水域面積出現(xiàn)在2016年7月，為3 267.44 km2，平均值在2010-2012年出現(xiàn)強烈震蕩，這三年為旱澇急轉(zhuǎn)年，此外在枯水特征較強的2018年也有大幅下降；從標準差變化情況可以看出，20年間除2010-2012年和2018年這類豐枯特征明顯的年份存在顯著波動外，其他年份面積標準差整體呈弱增加，表明年內(nèi)水域面積高低落差有小幅增大。三峽水利工程自2003年投入使用，之后分別在2006、2008年曾兩次提高蓄水水位，每年4-6月放水為蓄水期做準備，10月左右大量蓄水，在長江與鄱陽湖相互作用下［17］，鄱陽湖豐水期水量增加，枯水期水量減少，夏季湖面面積最大時可到達冬季的4倍。鄱陽湖水域面積最值和平均值在7月最大，平均值可達2 500 km2以上；年內(nèi)水域面積標準差偏大的時期為5月和9-10月，分別為鄱陽湖的漲水期和退水期。

用2001-2020年鄱陽湖水面面積時序數(shù)據(jù)進行M-K 檢驗，結(jié)果顯示20年中鄱陽湖水域面積整體呈下降趨勢，在2001-2003年中UF曲線震蕩較為劇烈，變化趨勢不穩(wěn)定，隨后產(chǎn)生突變，2004年起UF曲線長期處于0 值以下，鄱陽湖水域面積呈下降趨勢，尤其是在2007-2009年和2011年期間水域面積顯著降低，其中2010年UF曲線急劇上升隨后在2011年下降，是由于2010-2012年為旱澇急轉(zhuǎn)年，在2010年的大洪水過后，2011年長江中下游地區(qū)遭遇了建國以來較為嚴重的干旱，2015年后下降趨勢有所減緩。

圖3 2001-2020年鄱陽湖水域面積變化特征Fig.3 Variation characteristics of Poyang Lake water area from 2001 to 2020

圖4 2001-2020年鄱陽湖水域面積M-K突變檢驗結(jié)果Fig.4 M-K mutation test results of Poyang Lake water area from 2001 to 2020

鄱陽湖水域面積小波方差圖中存在3個較為明顯的峰值分別位于時間尺度18個月（約1.5 a）左右、30～50個月（約2.5～4 a）和70～90 個月（約6～7.5 a）上，其中最大峰值對應(yīng)18 個月（約1.5 a）左右時間尺度，為20年內(nèi)鄱陽湖水域面積變化的主周期，表明其在18個月（約1.5 a）左右震蕩最強；30～50個月（約2.5～4 a）和70～90 個月（約6～7.5 a）時間尺度的峰值為鄱陽湖水域面積變化的次周期。水域面積在70～90 個月（約6～7.5 a）時間尺度上存在4 次完整的大小變化周期，在整個研究時域上變化較為穩(wěn)定；30～50 個月（約2.5～4 a）時間尺度存在多個面積大小交替周期，在140 個月（約2012年）后開始變化雜亂，規(guī)律性較差；在18月（約1.5 a）左右時間尺度等值線密集表明信號較強，存在若干個穩(wěn)定變化周期，反映出鄱陽湖水域季節(jié)變化明顯。

圖5 2001-2020年鄱陽湖水域面積小波分析結(jié)果Fig.5 Wavelet analysis results of water area of Poyang Lake from 2001 to 2020

2.2 鄱陽湖水面面積影響因子分析

2.2.1 鄱陽湖區(qū)域氣象變化特征

將4 個氣象站點獲得的各氣象數(shù)據(jù)進行平均，分別得到鄱陽湖區(qū)域的降雨量、氣溫、相對濕度和水汽壓的月序數(shù)據(jù)，進行突變檢驗。降雨量與相對濕度變化趨勢和突變點存在部分相似，2001-2003年間，二者變化趨勢均不夠穩(wěn)定，2004-2012年間降雨量整體呈非顯著下降（P＞0.05），在2013年左右發(fā)生突變，2015年之后非顯著上升，相對濕度自2003年后呈下降趨勢，尤其是在2004-2013年間下降顯著（P＜0.05），2015年發(fā)生突變后變化趨勢轉(zhuǎn)為上升。氣溫與水汽壓UF曲線形態(tài)高度相似，季節(jié)性波動較強，但變化趨勢不盡相同，氣溫在研究時期內(nèi)大部分時段變化呈非顯著增加，而水汽壓在2005-2014年中較長時期呈非顯著減少。

小波方差圖中顯示，降雨量變化主周期在時間尺度18個月（約1.5 a）左右，同時存在35～50 個月（約3～4 a）左右和75～90 個月（約6～7.5 a）左右的次周期，變化周期整體上與水面面積相一致；此外氣溫和水汽壓變化周期也存在相似，二者都與水面面積有相同的變化主周期在18個月（約1.5 a）左右，還存在110個月（約9 a）左右時間尺度的次周期；相對濕度的小波方差圖中僅在110個月（約9 a）左右存在一個峰值，為其變化主周期。從小波系數(shù)實部等值線可以看出，鄱陽湖區(qū)域降雨量、氣溫、水汽壓在第一主周期18 個月（約1.5 a）尺度上周期變化非常穩(wěn)定且密集，并且與鄱陽湖水面面積高-低變規(guī)律表現(xiàn)出高度一致，降雨量35～50 個月（約3～4 a）左右和75～90 個月（約6～7.5 a）左右的次周期上存在的高-低轉(zhuǎn)換較為紊亂，周期性弱；氣溫、水汽壓、相對濕度在110 個月（約9 a）左右尺度上出現(xiàn)高-低交替的3 個完整周期，三者產(chǎn)生周期交替的時間也基本相同；各氣象因素在主周期上變化顯著且穩(wěn)定，具有全域性。

圖6 2001-2019年鄱陽湖區(qū)域氣象因子M-K檢驗結(jié)果Fig.6 M-K test results of meteorological factors in Poyang Lake region from 2001 to 2019

圖7 2001-2019鄱陽湖區(qū)域降雨量小波分析結(jié)果Fig.7 Wavelet analysis results of rainfall of Poyang Lake from 2001 to 2019

2.2.2 鄱陽湖水面面積與氣象因素的相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果能反映數(shù)據(jù)之間的相關(guān)密切程度。豐水期中4-6月鄱陽湖水量最大，向長江大量注水；7-9月長江中上游水位升高，對鄱陽湖存在頂托和倒灌作用。根據(jù)不同水情下表現(xiàn)的水文特征差異，將對鄱陽湖水面面積與氣象因素的相關(guān)性研究分為5 個時間段：全年（1-12月）、枯水期（10月-次年3月）、豐水期（4-9月）、豐水期前期（4-6月）和豐水期后期（7-9月）。從對全年數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析結(jié)果中看，鄱陽湖水面面積與降雨量、氣溫、相對濕度、水汽壓皆呈顯著正相關(guān)（P＜0.01），Spearman 相關(guān)性結(jié)果與Pearson 相關(guān)性結(jié)果一致。由于Pearson相關(guān)系數(shù)不適用于評估非連續(xù)數(shù)據(jù)，在對不同研究時期單獨分析時采用Spearman 相關(guān)系數(shù)計算。結(jié)果顯示，降雨量在各研究時期與水面面積都存在顯著正相關(guān)（P＜0.01），且相關(guān)程度較其他因素更高；相對濕度在不同時期與面積具有不同程度的正相關(guān)，與降雨量一樣，同樣在枯水期相關(guān)程度更高；氣溫和水汽壓與水面面積的相關(guān)性變化具有同步性，枯水期其相關(guān)性均不顯著（P＞0.05），但在豐水期相反，其中豐水期前期的相關(guān)程度高于整個豐水期；豐水期后期各氣象因素與鄱陽湖水面面積的相關(guān)性都有所減弱。

圖8 2001-2019鄱陽湖區(qū)域氣溫小波分析結(jié)果Fig.8 Wavelet analysis results of temperature of Poyang Lake from 2001 to 2019

圖9 2001-2019鄱陽湖區(qū)域相對濕度小波分析結(jié)果Fig.9 Wavelet analysis results of relative humidity of Poyang Lake from 2001 to 2019

圖10 2001-2019鄱陽湖區(qū)域水汽壓小波分析結(jié)果Fig.10 Wavelet analysis results of water vapor of Poyang Lake from 2001 to 2019

鄱陽湖水量主要受出入湖徑流量的影響［18］，降雨量是影響徑流量變化的主要因素［19］，各個時期中降雨量均為鄱陽湖水域面積的重要影響因素。極端降水受氣溫升高影響一般先上升后下降［20］，在5-7月，極端降水主要集中于鄱陽湖流域北部和中部［21］，子流域受到較大影響，入湖徑流量增加。豐水期后期氣溫持續(xù)升高，極端降水減少，降雨量下降，鄱陽湖水域面積與降雨量之間相關(guān)性減弱。同時由于豐水期后期長江水量較大，對鄱陽湖存在頂托作用，湖內(nèi)水量受到長江水量影響，此時水域面積對氣象因素響應(yīng)減弱。

表1 鄱陽湖水域面積與氣象因素相關(guān)性Tab.1 Correlation between water surface area of Poyang Lake and meteorological factors

3 結(jié) 論

湖泊動態(tài)變化特征與氣象環(huán)境、人類活動、江湖水量交換等因素密切相關(guān)，本文采用MODIS影像數(shù)據(jù)提取鄱陽湖水面面積，分析水域面積和氣象因素變化情況變化特征及規(guī)律，得到以下幾點主要研究結(jié)果。

（1）鄱陽湖存在明顯的豐-枯交替現(xiàn)象，每年豐、枯水期持續(xù)時間不完全相同，整體上看，2001-2020年間枯水期持續(xù)時間有一定程度的延長，年內(nèi)豐枯差異有弱增加。鄱陽湖水域面積在7月最大，12月至次年1月最小，豐水期面積可達到枯水期的4 倍，5月和9月至10月水體情況不穩(wěn)定，通常是鄱陽湖進行豐枯變更的時期。

（2）鄱陽湖水域面積時序具有時間尺度18個月（約1.5 a）左右、30～50 個月（約2.5～4 a）和70～90 個月（約6～7.5 a）共3 個尺度的變化周期，與降雨量周期基本一致，其中主周期18個月（約1.5 a）還與氣溫、水汽壓主周期相同，水面面積變化趨勢和突變點對降雨量和相對濕度存在響應(yīng)。

（3）在整個研究時期內(nèi)，鄱陽湖區(qū)域降雨、氣溫、相對濕度、水汽壓均與水域面積顯著相關(guān)，不同水情下氣象因素的作用效果有差異，降雨量是影響鄱陽湖水域面積變化的主要氣象因素。

由于自然環(huán)境復(fù)雜，湖泊變化受到多種因素的影響。有研究證明［22-24］，鄱陽湖水文變化與出入湖徑流量、湖底地形變化、水利工程運行等多種因素均存在一定聯(lián)系，此外人類活動和土地利用結(jié)構(gòu)產(chǎn)生變化對水域范圍產(chǎn)生較大影響［25，26］，在后期的研究中，將多因素共同作用考慮進去，對比各因素在水文變化中起到的貢獻程度，可以為鄱陽湖環(huán)境保護、生態(tài)管理提供更為切實可靠的參考依據(jù)。